日前，國家互聯(lián)網(wǎng)金融安全技術(shù)專家委員會聯(lián)合上海圳鏈公司推出的《“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)研究報告》(以下簡稱“《報告》”)指出，“區(qū)塊鏈+AI”是新型技術(shù)之間的通力合作，結(jié)合兩者技術(shù)優(yōu)勢，通過AI讓區(qū)塊鏈更智能，區(qū)塊鏈讓AI更“自主”，更可信。若兩者可有機(jī)結(jié)合，將會創(chuàng)造更大的價值。

目前對于AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合應(yīng)用，市場上已經(jīng)涌現(xiàn)出很多相關(guān)項目和理論創(chuàng)新，主要分布在醫(yī)療、數(shù)據(jù)市場、金融等應(yīng)用場景上。

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“區(qū)塊鏈+AI”優(yōu)勢凸顯

區(qū)塊鏈與人工智能天然優(yōu)勢互補(bǔ)，在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強(qiáng)大拓展場景與數(shù)據(jù)分析能力的同時，區(qū)塊鏈技術(shù)可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以支持其持續(xù)的“深度學(xué)習(xí)”。

具體來說，區(qū)塊鏈與人工智能兩項技術(shù)的結(jié)合具有七個方面的優(yōu)勢?！秷蟾妗分赋?，一是，區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數(shù)據(jù)安全性;二是，區(qū)塊鏈可以加速數(shù)據(jù)的累積，給人工智能提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持，解決AI的數(shù)據(jù)供應(yīng)問題;三是，區(qū)塊鏈可以解決數(shù)據(jù)收集時的數(shù)據(jù)隱私問題;四是，人工智能可以減少區(qū)塊鏈的電力消耗;五是，區(qū)塊鏈?zhǔn)沟萌斯ぶ悄芨涌尚湃?六是，區(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓(xùn)練時間;七是，區(qū)塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。

對區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合，可通過兩方面來實現(xiàn)，有區(qū)塊鏈研究人士表示，一方面是AI需要大量的數(shù)據(jù)，區(qū)塊鏈通過確權(quán)、保護(hù)、代幣獎勵激勵用戶上傳更多數(shù)據(jù);另一方面是在數(shù)字資產(chǎn)版權(quán)保護(hù)上，AI提供識別盜版能力，區(qū)塊鏈提供確權(quán)和公開流轉(zhuǎn)作為維權(quán)憑據(jù)。

國家互聯(lián)網(wǎng)金融安全技術(shù)專家委員會認(rèn)為，AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合應(yīng)用場景集中分布在醫(yī)療、數(shù)據(jù)市場、金融、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。

記者注意到，“區(qū)塊鏈+AI”在醫(yī)療方面的結(jié)合領(lǐng)域有醫(yī)療數(shù)據(jù)加密和醫(yī)療計算分析;在數(shù)據(jù)市場結(jié)合領(lǐng)域是利用區(qū)塊鏈集合群體的力量，進(jìn)行數(shù)據(jù)上的共享、AI模型的訓(xùn)練等;金融結(jié)合領(lǐng)域包括市場情緒分析、去中介交易商經(jīng)紀(jì)人(IDB)和檢測金融欺詐行為等;在云計算方面，結(jié)合區(qū)塊鏈，可解決AI面臨計算資源昂貴、訓(xùn)練時間長、訓(xùn)練數(shù)據(jù)多、開發(fā)去中心應(yīng)用困難等問題;在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，不僅可解決身份識別認(rèn)證問題，還可促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)共享、設(shè)備可智能化更新。

面臨四大風(fēng)險

需要指出的是，盡管“區(qū)塊鏈+AI”是新興技術(shù)相互賦能的良好應(yīng)用結(jié)合，但也要看到，目前大部分“區(qū)塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應(yīng)用階段。處于幼齡期的“區(qū)塊鏈+AI”面臨著諸多挑戰(zhàn)。

《報告》顯示，“區(qū)塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面:一是AI和區(qū)塊鏈自身的缺點，在結(jié)合后仍無法有效解決;二是AI和區(qū)塊鏈結(jié)合過程中可能造成原有優(yōu)勢被破壞。

具體來說，“區(qū)塊鏈+AI”面臨包括政策性風(fēng)險、技術(shù)融合的不確定性、大規(guī)模的社會應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)、不可控性等四方面問題:一是政策性風(fēng)險，區(qū)塊鏈目前部分的衍生應(yīng)用在世界各地存在著一定的政策風(fēng)險——

• 例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術(shù)伴生的通證來激勵人工智能開發(fā)或節(jié)點管理，但無論是在經(jīng)濟(jì)上還是在政策上，如何定義通證仍有很大的不確定性;
• 二是技術(shù)融合的不確定性，無論是從當(dāng)前區(qū)塊鏈的技術(shù)指標(biāo)，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結(jié)合并實現(xiàn)落地，需要面對的不確定性因素仍然存在;
• 三是大規(guī)模的社會應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)，通過弱化數(shù)據(jù)的中心化，降低了大型企業(yè)相對小公司的競爭優(yōu)勢，數(shù)據(jù)共享威脅大型企業(yè)利益，大公司可能會反對數(shù)據(jù)去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)方面集中式數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀;
• 四是不可控性，當(dāng)使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區(qū)塊鏈上運行的事務(wù)和交易不可撤銷，可能會給企業(yè)和個人造成不可挽回的損失。